千問23天破3000萬，AI賽道并不擁擠？_阿里巴巴|人工智能

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今天看到個消息，阿里千問月活用戶突破3000萬，從發布至今只過了23天。這個成績創下了全球AI應用增長的新紀錄。
坦率地講，我本人是有些驚訝的，因為這個賽道的擁擠程度，大家都看得到摸得著。
千問前身的通義App ，因為走純自然流增長路線，也沒什么用戶底子。
所以這個成績可以說是千問純靠自己打拼，硬闖出來的一片天地。
看多了頭部大廠的情況，習慣了動不動大幾億的MAU ，大家可能對千問這個數據沒啥概念。
前段時間QM發過三季度AI應用行業報告，里面給過一串數據：頭部AI原生APP里，騰訊元寶、即夢AI、Kimi月活躍用戶規模分別為3286萬、1012萬、967萬。

有朋友或許還記得，千問剛出來的時候，《象先志》對阿里AI戰略做過分析。
我們當時提到，阿里走的是垂直整合的AI戰略，從底層的基礎設施，到中層的模型研發和服務，再到上層的AI應用，都有全面的布局。
但在ChatBot這條賽道，阿里過去一直是放養的思路。
所以彭博那天一報道千問項目的信息，阿里股價馬上暴漲了一波，說明市場本身對阿里就有這個預期。
不過這里也要承認，二十多天前我們對千問的前景并不是那么樂觀，盡管我們相信阿里有領先的技術能力。
過去這二十多天里，千問在快速迭代，匆匆忙忙但游刃有余，也說明了大模型領先后能迅速把C端產品打造地更為成熟、好用。
這些產品更新、使用體驗跟用戶數據一起，其實已經能讓我們初步窺見阿里做千問的思路，也提供了階段性復盤和修正原有判斷的基礎。
千問的成功證明這個行業雖然看起來非常擁擠，但實際上仍然有相當多的用戶需求沒有得到滿足。
經濟學里有個概念，叫做無效供給。就是說企業雖然提供了產品或者服務，但無法被市場有效吸收，不能創造真實需求。
各家大中小廠出一堆高度同質化的AI助手，簡直就是無效供給的MBA案例。
用戶真的不需要這么多的Q&A應用。用戶真正需要的，是能解決生活和工作中實際問題的AI助手，這樣的產品才屬于有效供給。
千問把自己定位為“會辦事的AI助理” ，是這次能破局的核心原因。
當你創造了有效供給，剩下的就交給法國經濟學家薩伊：供給會創造自身的需求。
八月份GPT5更新前，山姆奧特曼發了張死星的圖。
死星是銀河帝國用來制造恐懼的終極武器。奧特曼發這張圖，雖然沒配任何文字，但意思很明確：GPT5很牛逼，能毀天滅地，趕緊來拜。

當然， GPT5實際發布過后，全球觀眾都比較失望，因為人類跟AGI的距離還是那么遙遠。
這之后創投圈一部分人的看法是， AGI終將到來，但大概率不會來得像OpenAI或者Anthropic曾經宣稱得那樣快。
換句話說，大家高估了現有模型的能力上限。
行業內有關這個問題的辯論一直都有，最近承認這點的人在變多，伊利亞前不久在播客中甚至直接說“Scaling時代已經終結” 。
與高估模型上限相對應的另一點，是大家似乎普遍容易低估現有模型能力下限。前者大家提的很多，后者卻提的很少。這種能力高估和低估的錯位，會影響做AI產品的思路。
其實現有的transformer架構，不一定能馬上到AGI或者ASI 。但這套架構構建出來的模型能力，其實已經能解決非常多高頻的學習、生活和工作場景。
這套東西聽起來沒有那么宏偉、那么遠大、那么令人心潮澎湃，然而它恰恰是AI創造價值、發揮效用的現實途徑。星辰大海當然要追，但人類從來不是一躍抵達終點。
想用 AI 重塑現實，前提是先扎進現實。
我們不妨看看千問這次向所有用戶首批開放的四項新功能，實現了怎樣的“辦事能力”：

AI PPT支持39種格式輸入、10萬模板免費替換，一句話就能生成一套精美幻燈片，還能對話式修改內容與風格；
AI寫作覆蓋各類文案和排版，內置高校論文、公文、合同等大量模板；
AI文庫實現一句話找資料，上億規模資料直接給你PDF、word；
講題還能模擬老師的解題思路，把推理鏈路一步步講清楚。

從以上這些功能中，可以發現三個清晰的方向。
第一，千問解決的是非常高頻的需求。
這些高頻需求看起來似乎已經有一些垂類產品在做，但明顯解決的不夠好。比如做PPT是幾乎所有打工人都會面臨的任務，但現有的垂類產品要么需要高額付費，要么頁面設計比較粗糙，又或者因為缺乏對內容的理解而空有形式、呈現混亂。
千問的AI PPT則完全針對性地解決了這些需求。一方面搜集大量精美模版作為高質量數據，另一方面立足于強大的基礎模型能力理解內容，形式與內容并重自然就能較好滿足用戶需求。最后再加上千問把這些能力，免費全量開放給用戶，結果當然就是好評如潮。
第二，盡量降低用戶的使用門檻，大幅提升產品的易用性。
比如支持多種格式輸入，就消解了用戶與內容之間的格式壁壘。過去做PPT ，很多人需要先把資料整理成文檔，再手動復制、拆解、調整。 AI時代，很多產品也只能提供大綱、文案參考，不支持PPT直接生成，或者直接生成的PPT很簡陋還不支持修改，可用性很低。
而千問允許用戶直接扔來一張圖、一段音頻、甚至一份掃描稿，模型會自動完成內容抽取、結構化和可視化。對話修改PPT進一步把“編輯”從傳統的鼠標點選、拖動調整，轉變為自然語言的高效指令。用戶一句話，千問就能自動調整視覺風格、頁面布局，還支持對每頁PPT文字、樣式、風格的自由編輯，讓AI PPT真正可用、好用。
第三，深刻且差異化的場景理解。
以下載文檔為例。今天互聯網上的資料網站數量不少，但核心問題是大部分資源被會員體系層層封鎖，用戶要么被迫充值，要么就是質量參差不齊的非官方資料庫。千問把這些文檔匯集起來，直接提供給你，這是ChatGPT等競品沒做到的。
另一個我非常喜歡的功能，是千問內置了1000所高校論文模板。時至今日，我仍然記得畢業時用 LaTeX 趕論文的痛苦：繁瑣的格式、嚴格的規范、動輒十幾頁的排版細節。可以說， 95% 的精力都浪費在與內容無關的操作上，沒有意義，只有痛苦。
千問消除了這種痛苦，偉大無需多言。
所以千問的突圍是有跡可循的，它真正把AI從Q&A機器人，改造成了能解決實際問題的學習和生產力工具：高頻剛需被看到、復雜流程被簡化、真實場景被理解。
【千問23天破3000萬，AI賽道并不擁擠？】歸根結底，會辦事、能把事辦好，是現階段用戶對AI助手的最大期待。